Opencv HOG特征检测

HOGDescriptor hogDescriptor = HOGDescriptor();
hogDescriptor.setSVMDetector(hogDescriptor.getDefaultPeopleDetector());

vector<Rect> vec_rect;
hogDescriptor.detectMultiScale(img1, vec_rect, 0, Size(4, 4), Size(64, 64), 1.05, 2);
for (size_t t=0;t<vec_rect.size();t++)
{
Scalar color_1 = Scalar(rng1.uniform(0,255), rng1.uniform(0, 255), rng1.uniform(0, 255));
rectangle(img2, vec_rect[t], color_1, 2, 8, 0);
}

原文地址：https://www.cnblogs.com/herd/p/9744218.html

时间： 2024-10-08 14:41:11

Opencv HOG特征检测的相关文章

opencv hog算子

梯度直方图特征(HOG) 是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. HOG特征是一种局部区域描述符,它通过计算局部区域上的梯度方向直方图来构成人体特征,能够很好地描述人体的边缘.它对光照变

学习OpenCV——HOG+SVM

#include "cv.h" #include "highgui.h" #include "stdafx.h" #include <ml.h> #include <iostream> #include <fstream> #include <string> #include <vector> using namespace cv; using namespace std; int ma

opencv HOG中detectMultiScale函数详解

参考:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/08/15/2640754.html 函数作用:进行多尺度目标检测 函数接口 void HOGDescriptor::detectMultiScale( const Mat& img, vector<Rect>& foundLocations, vector<double>& foundWeights, double hitThreshold, Size w

opencv中的 HOGDescriptor 类

其定义在  object.hpp中找到的: [cpp] view plain copy struct CV_EXPORTS_W HOGDescriptor { public: enum { L2Hys=0 }; enum { DEFAULT_NLEVELS=64 }; CV_WRAP HOGDescriptor() : winSize(64,128), blockSize(16,16), blockStride(8,8), cellSize(8,8), nbins(9), derivApertu

HOG特征（毕业论文节选）

各位看客,如发现错误(应该还有一些),望不吝指教.因为有删减,所以不是特别详细具体 以前写的内容: Opencv HOG行人检测 源码分析(一) HOG(Histograms of Oriented Gradients)特征是Dalal于2005年针对行人检测问题提出的特征,能够大体描述行人的轮廓[12].HOG特征是目前行人检测领域最常用的特征.对于其它非行人目标的检测,HOG特征也取得了突出效果,可以说是目标检测邻域,单一特征中效果最好的特征[26].此外,HOG特征还被应用到姿态估计[62

HOG特征算法

简介 HOG(Histogram of Oriented Gridients的简写)特征检测算法,最早是由法国研究员Dalal等在CVPR-2005上提出来的,一种解决人体目标检测的图像描述子,是一种用于表征图像局部梯度方向和梯度强度分布特性的描述符. 其主要思想是:在边缘具体位置未知的情况下,边缘方向的分布也可以很好的表示行人目标的外形轮廓. Dalal等提出的HOG+SVM算法,在进行行人检测取得了极大地成功后,更多新算法不断涌现,不过大都是以HOG+SVM的思路为主线. HOG算法 HOG

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[OpenCV入门指南]第十三篇 人脸检测 本篇介绍图像处理与模式识别中最热门的一个领域--人脸检测(人脸识别).人脸检测可以说是学术界的宠儿,在不少EI,SCI高级别论文都能看到它的身影.甚至很多高校学生的毕业设计都会涉及到人脸检测.当然人脸检测的巨大实用价值也让很多公司纷纷关注,很多公司都拥有这方面的专利或是开发商业产品出售. 在OpenCV中,人脸检测也是其热门应用之一.在OpenCV的特征检测专题就详细介绍了人脸检测的原理--通过Haar特征来识别是否为人脸.Haar特征检测原理与Haa

DPM(Deformable Parts Model)--原理(一)（转载）

DPM(Deformable Parts Model) Reference: Object detection with discriminatively trained partbased models. IEEE Trans. PAMI, 32(9):1627–1645, 2010. "Support Vector Machines for Multiple-Instance Learning,"Proc. Advances in Neural Information Proces

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DPM(Deformable Parts Model) Reference: Object detection with discriminatively trained partbased models. IEEE Trans. PAMI, 32(9):1627–1645, 2010. "Support Vector Machines for Multiple-Instance Learning,"Proc. Advances in Neural Information Proces